資料 · 講義 · アルゴリズム→ノート + 計算量
元資料入力
講義 · アルゴリズム
クイックソート
ホーア分割方式、インプレース。
01
基準値を選び、小さい要素を左へ分割し、その後に再帰する。
T(n) = 2·T(n/2) + Θ(n) -> Θ(n log n)
最悪の場合：T(n) = T(n-1) + Θ(n) = Θ(n²)
def quicksort(A, lo, hi):
if lo < hi:
p = partition(A, lo, hi)
quicksort(A, lo, p - 1)
quicksort(A, p + 1, hi)
対策：ランダムな基準値、または三点中央値。
ノート + 計算量生成結果
生成済み · ノート + 計算量
クイックソート · 計算量ノート
アルゴリズムの考え方
- 基準値を選ぶ -> 分割する -> 両側を再帰する
- インプレースだが安定ではない
計算量表
| 場合 | 時間 | 空間 |
|---|---|---|
| Best | Θ(n log n) | O(log n) |
| Average | Θ(n log n) | O(log n) |
| Worst | Θ(n²) | O(n) |
再帰式
T(n) = 2·T(n/2) + Θ(n) ⇒ Θ(n log n)
面接用カード
Q
ランダム基準値を使う理由は？ 答え：整列済み入力や悪い入力で Θ(n²) になるのを避けるため。
使い方
3ステップで完了します。
01
講義と資料をまとめて取り込む
情報系の学生 の講義録音、PDF、配布資料、動画をまとめて取り込めるので、最初の整理作業に時間を取られません。
02
AI が復習向けに整理し直す
ThetaWave が 情報系の学生 の概念、用語、ケース、数式、論点の流れを、あとで見返しやすい形に整理します。
こんな状況はありませんか？
授業中に取り切れない
情報系の学生 は情報量が多く、授業中に聞きながら整理するのが難しいことがよくあります。
資料は多いのに復習しづらい
PDF、配布資料、動画、ノートが分散していて、見たはずなのに必要な内容をすぐ取り出せません。
試験前になると重要点が散らばる
中間や期末の前になると、重要な内容が録音・ノート・PDF のあちこちに散っていることに気づきます。
ThetaWave が役立つ理由
情報系の学生 が ThetaWave に向いている理由
この手の流れで大事なのは、その場で答えを返すことではなく、講義、PDF、面談記録、読み物を後から使い続けられる形に整理することです。
| 機能 | ThetaWave | ChatGPT |
|---|---|---|
| 実際の授業資料の扱い | 情報系の学生 に関わる講義、PDF、面談記録、読み物を1つの流れで整理 | その都度プロンプトで処理しがち |
| 実際に整理されるもの | ノート、次の作業、要点、行動項目まで一緒に残る | 出力の再整理は自分でやる必要がある |
| あとで使い回せるか | 復習、執筆、面談準備、長いプロジェクトにもつなげやすい | 単発回答には向くが、継続的な学習フローは弱い |
| 根拠 | 自分の資料に結びついている | 汎用生成への依存が強い |
| Fit for this workflow |
情報系の学生 は実際にはこう整理されています
30万人以上の学生が利用
講義・PDF・動画を1つの流れで整理
10言語のバイリンガルノートに対応
"ThetaWave を使うと、情報系の学生の講義資料を試験前にもう一度整理し直さなくても、そのまま復習できる形にできます。"
よくある質問
はい。情報系の学生 で講義、PDF、配布資料、録音、動画を使うなら、ThetaWave で復習しやすい形に整理できます。
情報系の学生の復習をもっと進めやすく
情報系の学生の講義や配布資料を、ノート・フラッシュカード・クイズにまとめて変換できます。
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